【Python数据分析】Pandas常用操作（一）

pandas基于Numpy构建，最初被作为金融数据分析工具使用因此pandas为时间序列分析做了很好的支持。
pandas的两种数据结构：Series和DataFrame

import pandas as pd
from pandas import Series
# 创建Series
obj=Series([4,7,-5,3])
print(obj)

0 4
1 7
2 -5
3 3
dtype: int64

#index
obj.index

RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

#values
obj.values

RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

obj2=Series([4,7,-5,3],index=['3/1','3/2','3/3','3/4'])
print(obj2)

3/1 4
3/2 7
3/3 -5
3/4 3
dtype: int64

obj2.index

Index([‘3/1’, ‘3/2’, ‘3/3’, ‘3/4’], dtype=‘object’)

obj2.values

array([ 4, 7, -5, 3], dtype=int64)

obj2[obj2>0]